目录概述Numpy 数组类型Numpy初探Numpy数组生成列表或元组转换arange方法创建linspace方法创建ones方法创建zeros方法创建eye方法创建从已知数据创建ndarray数组属性概述Numpy是支持python语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理能力与矩阵运算能力。除此之外，Numpy还内建了大量的函数，方便快速构建数学模型。主要内容： &
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2024-09-08 19:01:49
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作者：李嘉璇2.5 依赖的其他模块TensorFlow在运行中需要做一些矩阵运算，时常会用到一些第三方模块，此外，在处理音频、自然语言时需要也要用到一些模块，建议一并安装好。本书“实战篇”中会大量用到这些扩展。下面我们就来简单介绍TensorFlow依赖的一些模块。2.5.1 numpynumpy是用来存储和处理大
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2024-10-27 09:53:40
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TensorFlow中的tf.slice（）函数详解 1.官方注释2.参数解释3.例子参考 tf.slice()是TensorFlow库中分割张量的一个函数，其定义为def slice(input_, begin, size, name=None):。tf.slice()函数的那些参数设置实在是不好理解，查了好多资料才理解，所以这边记录一下。 1.官方注释官方的注释如下:"""Extracts
Tensorflow 中的constant和 Variabletf.constant()Sessiontf.placeholder()Session’s feed_dicttf.Variable()初始化 在 TensorFlow 中，数据不是以整数，浮点数或者字符串形式存在的。这些值被封装在一个叫做 tensor 的对象中 tf.constant()tf.constant() 返回的 ten
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2024-03-18 18:03:18
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因为最近在学习keras,发现用cpu比较慢，关键是发热太大了，所以想试试用gpu。我说用tensorflow作为后端的，之前tensorflow-gpu不支持win10，所以装的是cpu版本的，现在想更新成gpu版本。这里为了简单把安装过程记录如下。我的环境是win10 64，python3.6 首先直接pip install tensorflow-gpu我这一步没什么问题，但是进入pytho
之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程，那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统，虽然可以通过其他方法安装，但是终究不是原生的，而且安装过程繁琐易错。好消息是，Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将增加对Windows的支持，我11月30号知道的，立马就安装试了试，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。更
OpenStack中国社区编者按：开源无处不在，特别在基础创新领域，未来系统软件都会是开源为主流；2015年11月9日，Google于开源了其第二代人工智能系统Tensorflow，如同6年前同样开源的Android引领了智能手机和移动互联网的迅速崛起。这是极客学院Wiki团队组织翻译了全部文档，全国首发正式上线……机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预
出现上述原因版本不对极有可能，之前使用pip install安装TensorFlow并import tensorflow没任何问题，但是现在每次这样的操作会发现tensorflow的包是安装成功了，但是import导入包的时候总是会报错。现在我们来测试并解决该问题：1.首先pip安装包 提示已经成功安装指定的版本，当然也可以根据需要安装最新的版本（不加特定的版本号即默认安装最新的版本）2.查看是否
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2024-06-04 08:18:04
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1、概述作为一个Android开发者和Tensorflow爱好者，当发现tensorflow可以在Android平台开发,那必须来玩玩。大多数参考文章说，Tensorflow在Android上的应用只能在Linux系统编译，事实上不是，构建工具bazel 现在支持Windows、Mac、Linux三个平台，windows上没有尝试过，但应该也可以，跟着本文步骤，可以在各个平台实现。本文从搭建环境开
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2023-12-26 22:41:05
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因为最近老师希望我们学习一下神经网络，所以需要安装tensorflow以及keras。我在网络上搜索发现安装方法非常零碎，所以我者花费两个多小时按照网上零碎的安装过程终于安装成功。下面就分享一下我的安装过程。我采用的是正规的安装方法即利用python3.7的pip下载安装而非网上流传甚广利用Anaconda3制造虚拟机来安装，我个人是不太喜欢虚拟机这种东西，总觉得不太靠谱（仅代表个人观点）。除了p
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用TensorFlow可以在系统范围内，Python虚拟环境中，作为Docker容器或与Anaconda一起安装。在本教程中，我们将讲解如何在Debian 10的Python虚拟环境
CNN on TensorFlow本文大部分内容均参考于：An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks知乎：「为什么 ReLU 要好过于 tanh 和 sigmoid function?」Deep MNIST for ExpertsTensorFlow Python API 「tf.nn」
Build a Mu
步骤分为两个：一、安装keras；二、安装它的backend（中文资料说这个backend理解为Keras的底层支持，用于数据流的计算），我选择了TensorFlow，还可以选择其他底层，根据需要自己确定。二者的安装顺序有没有要求呢？个人觉得没有。我先安装的keras，然后测试安装成功否，测试例子需要引入TensorFlow，所以就报错了，缺少这个TensorFlow的包，因此接着安装Tensor
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2024-07-15 07:22:02
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Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，凭借用户友好性、模块化以及易扩展等有点大受好评，考虑到Keras的优良特性以及它的受欢迎程度，TensorFlow2.0中将Keras的代码吸收了进来，化身为tf.keras模块供用户使用。使用tf.keras提供的高层API，可以轻松得完成建模三部曲——模型构建、训练、评估等工作。下面我们分别来说说如何
1.双向递归神经网络双向递归神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Networks， Bi-RNN）,是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的，和LSTM是在同一年被提出的。Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息。RNN无法利用某个历史输入的未来信息，Bi-RNN则正好相反，它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据。 B
TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。主要用于深度学习（神经网络）方面的研究与应用。Tensorflow适用与Python、C++、Java，本博客中主要运用Python进行深度学习的应用。下面第一步先安装Anaconda【安装】1、进入Tensorflow官网Install->on windows进入后下载Python 3.x版本的2、在安装
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2023-07-02 14:56:53
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一、矩阵的基本操作
importas tf
# 1.1矩阵操作
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.ones([2, 3], "float32")
print("tf.ones():", sess.run(x))
tensor = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
x = tf.ones_like(tensor
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2023-07-02 14:58:05
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对于Tensorflow里basic版本的Word2Vec的理解以及补全其CBOW模型的练习
前言：作为一个深度学习的重度狂热者，在学习了各项理论后一直想通过项目练手来学习深度学习的框架以及结构用在实战中的知识。心愿是好的，但机会却不好找。最近刚好有个项目，借此机会练手的过程中，我发现其实各大机器学习以及tensorflow框架群里的同学们也有类似的问题
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2024-06-12 15:07:47
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说明：如果只是为了入门学习TensorFlow框架，个人觉得，没必要上来就整GPU版本（主要是那个太复杂，安装真让人劝退23.5月更新说明：本文的版本方案有些旧了，总体思路步骤应该是没问题的，在接下来的步骤中可以先看看评论区，参考一下他们的建议，比如：python版本使用3.11，TensorFlow版本安装2.12。22.9月更新说明：下面步骤2和3中改变镜像源路径的按钮在最新的2022版pyc
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2023-11-03 18:22:20
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什么是Tensorflow的模型模型部分主要参考了这篇文章和这篇博客；另外，官方文档也给出了很多指导。 Tensorflow的模型主要包括神经网络的架构设计（或者称为计算图的设计）和已经训练好的网络参数。因此，Tensorflow模型包括的主要文件：“.meta”：包含了计算图的结构“.data”：包含了变量的值“.index”：确认checkpoint“checkpiont”：一个protoc
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2024-02-22 01:47:04
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